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CVPR
通用表面光度立体摄影的非校准神经反渲染
本文提出了一个针对光度立体问题的不需要校准的深度神经网络框架，通过估计输入图像的光线方向来计算表面法线、双向反射分布函数值和深度，同时显式模拟图像形成过程中的凹凸面部分的互反射效应，结果表明该方法在挑战性主题上表现优于监督和经典方法。
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4 years ago
ICML
使用 Alpha - 散度的贝叶斯神经网络可靠不确定性
本文提出基于信息几何中 alpha 差异的 BNN 校准方法，将 alpha 差异用于校准，针对参数估计和输出不确定性关系的回归问题，在特定 alpha 下提供更好的校准不确定性估计并提高了网络结构的计算效率。
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4 years ago
一般光照条件下的变分未校准光度立体重建
本文提出了一种高效的原则性变分方法来进行低限制的反射光照下未校准的 Photometric Stereo 技术，其中近似于通过球形谐波展开的兰伯特反射模型，通过单个变分问题来联合恢复形状，反射和光照。
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5 years ago
CVPR
自校准深度光度立体网络
本文提出了一种基于深度学习的非 Lambert 场景无标定光度立体方法，该方法相对于之前依赖于特定反射率和光源分布假设的方法，能够确定未知任意反射率下观察未知变化光照方向的场景的形状和光源方向，通过两阶段的深度学习架构 SDPS-Net 来
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5 years ago
TabletGaze: 移动平板上无限制外观为基础的凝视估计
本文研究了在平板电脑上的凝视估计。作者的主要设计目标是通过平板电脑的自然使用，利用前置摄像头进行非校准凝视估计，在此期间平板电脑的姿势和握持方式不受约束。作者收集了第一个大规模的无限制凝视数据集，并提出了一个名为 TabletGaze 的算
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9 years ago
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